code2vec
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są dostępne publicznie, jednak nie opublikowano liczby parametrów dla niego. Każdy wskaźnik pamięci i szybkości zaczyna się od tej liczby, dlatego wolelibyśmy nie podawać niczego, niż sfałszowaną szacunkową wartość.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Technion - Israel Institute of Technology,Facebook AI Research
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- Israel, United States of America, France
- Opublikowane
- 30 October 2018
- Autorzy
- Uri Alon, Meital Zilberstein, Omer Levy, Eran Yahav
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- 14,162,842 tokens
- Epoki
- 12
We used a data set of 10, 072 Java GitHub repositories, originally introduced by Alon et al. [2018]. In this dataset, the files from all the projects are shuffled and split to 14,162,842 training (66GB), 415, 046 validation and 413, 915 of test methods "the average method length is 7 lines" [of code]
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 3.2 × 10¹⁷ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
8126000000000.000 * 36 * 3600 * 0.3 = 3.1593888e+17
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Sprzęt szkoleniowy
- NVIDIA Tesla K80
- Wall-clock time
- 36 hours
When training on a single Tesla K80 GPU, we achieve a training throughput of more than 1000 methods per second. Therefore, a single training epoch takes about 3 hours, and it takes about 1.5 days to completely train a model. 36/3 = 12 epochs
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Open source
MIT License https://github.com/tech-srl/code2vec
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- code2vec: Learning Distributed Representations of Code
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Czym jest ten model
code2vec was published by Technion - Israel Institute of Technology,Facebook AI Research, in Israel, in October 2018. It comes out of academia,Industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na maszynie kogoś innego, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi.
Jak to było trenowane
Producing it required around 3.2 × 10¹⁷ FLOP of arithmetic, on NVIDIA Tesla K80, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Around 14,162,842 tokens went into training it.
Odpowiedzi
code2vec — Często zadawane pytania
What is code2vec used for?
code2vec works in Language, and is recorded as handling language modeling. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Where can I download code2vec?
The weights for code2vec are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
How much compute was used to train code2vec?
Around 3.2 × 10¹⁷ FLOP, on NVIDIA Tesla K80. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run code2vec?
We cannot say. code2vec has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is code2vec open source?
Its weights are published, so code2vec can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does code2vec have?
No parameter count has been published for code2vec, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created code2vec?
code2vec was published by Technion - Israel Institute of Technology,Facebook AI Research, based in Israel, categorised as academia,Industry.
When was code2vec released?
code2vec was published in October 2018. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..